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曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級,形成了以項目實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富的工程師為基礎(chǔ),產(chǎn)學研相結(jié)合的體系,曙海的學員大部分來自外資企業(yè)、上市公司的,研究所的工程師或高校老師,很多學員都參加工作很多年了,這對曙海的講師形成很高的要求,曙海的講師隊伍名校博士、碩士學歷的工程師占絕大多數(shù),他們大部分為上海貝爾,TI德州儀器,華為,中科院,中興,Xilinx,Intel英特爾,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾等大型公司高級工程師,項目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,他們有著深厚的專業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng),豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗,基本上都有十多年實際項目經(jīng)驗,開發(fā)過多個大型項目。

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公益培訓
人工智能技術(shù)及行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓
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        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

 培訓課程大綱

人工智能技術(shù)及行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓大綱

 

模塊一:綜述篇—人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用前景

1. 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用前景展望

1.1 人工智能發(fā)展背景及驅(qū)動力分析

1.2 人工智能發(fā)展過程中具有社會意義的重要事件介紹

1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析(技術(shù)與應(yīng)用角度)

1.4 國內(nèi)外人工智能行業(yè)發(fā)展概況

1.5 我國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃

1.6 我國人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域及發(fā)展目標

1.7 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及產(chǎn)業(yè)發(fā)展

1.8 人工智能的研究階段及研究重點

1.9 人工智能對人類未來職業(yè)的影響

1.10 人工智能未來發(fā)展的預(yù)測

模塊二:概念篇—人工智能概念內(nèi)涵及技術(shù)特征

2. 人工智能的概念及相關(guān)技術(shù)分析

2.1 人工智能的概念及技術(shù)特征

2.2 人工智能實現(xiàn)的支撐環(huán)境—產(chǎn)品與器件

2.3 人工智能涉及的相關(guān)技術(shù)分析

2.4 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合應(yīng)用

模塊三:架構(gòu)篇—人工智能系統(tǒng)架構(gòu)及技術(shù)體系

3. 人工智能系統(tǒng)架構(gòu)及技術(shù)體系

3.1 人工智能體系架構(gòu)思路

3.2 人工智能的分層架構(gòu)及功能描述

3.3 人工智能信息處理參考框架

3.4 人工智能云服務(wù)平臺的構(gòu)成

3.5 人工智能的系統(tǒng)架構(gòu)、組成及舉例

3.6 人工智能技術(shù)架構(gòu)及技術(shù)體系

3.7 人工智能深度學習與機器學習框架

3.8 人工智能標準體系架構(gòu)及相關(guān)標準

4. 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺的構(gòu)建與設(shè)計

4.1 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)融合應(yīng)用的思路與策略

4.2 人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺的構(gòu)建原則

4.3 人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺總體架構(gòu)設(shè)計

4.4 “物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”的邏輯分層架構(gòu)

4.5 “物聯(lián)網(wǎng)+云+大數(shù)據(jù)+AI”邏輯分層架構(gòu)的設(shè)計

4.6 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)融合平臺的創(chuàng)新應(yīng)用

模塊四:技術(shù)篇—人工智能關(guān)鍵技術(shù)及算法介紹

5. 人工智能關(guān)鍵技術(shù)及算法介紹

5.1 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)介紹

5.2 機器學習的概念及研究方向

5.3 深度學習技術(shù)與應(yīng)用

5.4 知識圖譜技術(shù)與應(yīng)用

5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用

5.6 語音處理的概念及系統(tǒng)組成

5.7 計算機視覺的概念及技術(shù)

5.8 自然語言處理的概念及技術(shù)

5.9 人工智能數(shù)學建模方法

模塊五:應(yīng)用篇—人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及場景分析

6. 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及場景概覽

7. 各行業(yè)在價值鏈各環(huán)節(jié)上的AI應(yīng)用場景歸納

8. 人工智能產(chǎn)品分類及典型產(chǎn)品示例

9. 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域、價值分析與應(yīng)用潛力評估

模塊六:案例篇—人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及場景案例

10. 人工智能的應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例分析

11. 人工智能在智能交通行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用案例分析

12. “雪亮工程”融合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用

13. 人工智能融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的各行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例分析

模塊七:部署篇—人工智能部署策略與實施方案

14. 人工智能行業(yè)應(yīng)用的思路與策略是什么?

15. 人工智能“應(yīng)用集成創(chuàng)新”的方法是什么?

16. 人工智能實施的思路、步驟與流程

17. 人工智能分析處理流程—從模型到應(yīng)用

18. 如何在實際應(yīng)用中部署與實施人工智能?

19. 企業(yè)發(fā)展人工智能的思路、策略及建議

模塊八:項目篇—人工智能項目實踐及示范演示

20. 人工智能項目實踐及示范演示

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